The meaning of crosswalks and traffic lights in modern society has changed a lot as the enforcement of traffic signal violations has been strengthened. In this paper, we present a new next-generation traffic light method using radar and Can-bus communication methods suitable for the new traffic signal enforcement system. This method is a system that prevents accidents by transmitting information on the entry of a person and a car to a traffic light in a place where a person and a car passing through a mutually invisible traffic light cannot be seen. Since this system has only been developed for a month, it may be somewhat lacking in experimentation. However, in just one month, there have been no incidents except for a few people where the system has been installed.
본 연구는 기존의 신호등의 시각적 인지도를 향상시켜 운전자의 인지실수를 예방하고 안전운전을 도모하기 위해 보조녹색신호가 추가된 신호등에 대한 연구를 수행하였다. 기존의 3색, 4색 신호등과 보조녹색신호를 추가로 제시한 3색, 4색 신호등을 자동차 모의실험장치를 통하여 비교한 결과 두 가지의 신호등간의 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 개선된 신호등이 현장 적용시 운전자가 스스로 의식하지 못하는 상태에서 제동시점을 다소 앞당겨준다는 점에서 안전운전에 기여할 수 있는 가능성을 보여주었다. 본 연구 결과는 실제 운전자의 반응을 비교함과 동시에 주관적인 행동반응을 조사함으로써, 연구결과의 실제 적용가능성을 제시하였다는데 그 의의가 있다고 할 수 있다.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.596-700
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1998
Nowadays, with increasing many vehicles on restricted roads, the conventional traffic light creates prove startup-delaytime and end-lag-time. The conventional traffic light loses the function of optimal cycle. And so, 30∼45% of conventional traffic cycle is not matched to the present traffic cycle. In this paper proposes electrosensitive traffic light using fuzzy look up table method which will reduce the average vehicle waiting time and improve average vehicle speed. Computer simulation results prove that reducing the average vehicle waiting time which proposed considering passing vehicle length for optimal traffic cycle is better than fixed signal method which doesn't consider vehicle length.
In this study, a traffic light recognition algorithm was implemented and validated for low-speed special purpose vehicles in an urban environment. Real-time image data using a camera and YOLO algorithm were applied. Two methods were presented to increase the accuracy of the traffic light recognition algorithm, and it was confirmed that the second method had the higher accuracy according to the traffic light type. In addition, it was confirmed that the optimal YOLO algorithm was YOLO v5m, which has over 98% mAP values and higher efficiency. In the future, it is thought that the traffic light recognition algorithm can be used as a dual system to secure the platform safety in the traffic information error of C-ITS.
This paper proposes an algorithm to effectively detect the traffic lights and recognize the traffic signals using a monocular camera mounted on the front windshield glass of a vehicle in day time. The algorithm consists of three main parts. The first part is to generate the candidates of a traffic light. After conversion of RGB color model into HSI and YCbCr color spaces, the regions considered as a traffic light are detected. For these regions, edge processing is applied to extract the borders of the traffic light. The second part is to divide the candidates into traffic lights and non-traffic lights using Haar-like features and Adaboost algorithm. The third part is to recognize the signals of the traffic light using a template matching. Experimental results show that the proposed algorithm successfully detects the traffic lights and recognizes the traffic signals in real time in a variety of environments.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.48-54
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2023
Nowadays, a blind man finds it very difficult to cross the roads. They should be very vigilant with every step they take. To resolve this problem, Convolutional Neural Networks(CNN) is a best method to analyse the data and automate the model without intervention of human being. In this work, a traffic signal recognition system is designed using CNN for the visually impaired. To provide a safe walking environment, a voice message is given according to light state and timer state at that instance. The developed model consists of two phases, in the first phase the CNN model is trained to classify different images captured from traffic signals. Common Objects in Context (COCO) labelled dataset is used, which includes images of different classes like traffic lights, bicycles, cars etc. The traffic light object will be detected using this labelled dataset with help of object detection model. The CNN model detects the color of the traffic light and timer displayed on the traffic image. In the second phase, from the detected color of the light and timer value a text message is generated and sent to the text-to-speech conversion model to make voice guidance for the blind person. The developed traffic light recognition model recognizes traffic light color and countdown timer displayed on the signal for safe signal crossing. The countdown timer displayed on the signal was not considered in existing models which is very useful. The proposed model has given accurate results in different scenarios when compared to other models.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제3권1호
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pp.105-111
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2003
This paper is researching the storing of 40 different kinds of conditions. Such as, car speed, delay in starting time and the volume of cars in traffic. Through the use of a central nervous networking system or AI, using 10 different intersecting roads. We will improve the green traffic light. And allow more cars to easily flow through the intersections. Now days, with increasing many vehicles on restricted roads, the conventional traffic light creates prove startup-delay time and end-lag-time. The conventional traffic light loses the function of optimal cycle. And so, 30-45% of conventional traffic cycle is not matched to the present traffic cycle. In this paper proposes electro sensitive traffic light using fuzzy look up table method which will reduce the average vehicle waiting time and improve average vehicle speed. Computer simulation results prove that reducing the average vehicle waiting time which proposed considering passing vehicle length for optimal traffic cycle is better than fixed signal method which dosen't consider vehicle length.
본 논문은 신호등 신호에 따른 자율 주행 (또는 반-자율 주행) 차량의 주행 제어를 위한 인공 전위 함수(artificial potential function)를 제안한다. 신호등은 보행자의 안전과 직결된 일반적이면서도 가장 중요한 교통 신호 중 하나로서, 도로 위 자율 주행을 위해서는 차량이 교통 신호를 준수하게 해주는 주행 알고리즘의 설계가 중요하다. 본 논문은 세 가지 신호 색(녹색, 노랑, 빨강)으로 구성된 차량 신호등의 신호에 따라 차량의 움직임을 제어할 수 있는 인공 전위 함수를 제안한다. 제안된 인공 전위 함수는 세 가지 신호 색 각각에 대한 인공 전위 함수들로 구성되며, 신호에 따라 전위 함수가 전환되며 인공 전위 장(artificial potential field)을 변화시킨다. 제안된 신호등 전위 함수는 차량 주행을 위한 기존의 인공 전위 함수들과 결합되어 최종 인공 전위 장을 생성한다. 제안하는 방법은 시뮬레이션을 통해 다양한 신호등 상황에 대해 실험되었으며, 신호등의 신호에 따라 차량이 자연스럽게 반응하는 모습을 보여준다.
교통의 연동시스템은 이웃한 교차로의 교통상황을 입력받아 해당 교차로 신호처리시 고려하는 시스템이다. 이웃 교차로의 통과차량수, 대기차량수,녹색신호등 주기 등을 감안하여 해당 교차로의 녹색신호등의 주기를 결정하는 형태이다. 해당교차로의 녹색신호등을 고려할 때는 자기 자신의 센서 입력들만 고려해서는 안되고 이웃 교차로의 센서 입력들을 받아 들여야 한다. 이러한 센서 노드들의 데이터 수집을 위해서 위험과 한계가 있는 곳에 센서 노드를 배치하여 데이터 수집을 하는 경향을 감안하여 사람이 인접할수 없는 곳이나 환경이 척박한곳에 센서들을 배치하여 센서들을 통한 정보 획득, 무선 네트워크를 통한 통신, 초저전력 소모를 실현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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